Resumen

El propósito de esta investigación es aplicar un nuevo enfoque para estimar el azimut de llegada de eventos sísmicos utilizando registros sismológicos de la estación El Rosal, cercana a la ciudad de Bogotá – Colombia, mediante la aplicación de máquinas de vectores de soporte (MVS). El algoritmo fue entrenado con descriptores de señales de tiempo de 863 eventos sísmicos adquiridos desde Enero 1998 hasta Octubre de 2008; considerando solamente eventos con magnitudes ≥ 2 M_L. Las señales de los terremotos fueron filtradas para remover diversos tipos de ruidos de alta y baja frecuencia no relacionados con dichos eventos. Durante las etapas de entrenamiento de la MVS fueron aplicadas varias combinaciones del exponente de la función kernel y factor de complejidad, a señales de tiempo de 5, 10 y 15 segundos junto con terremotos de magnitudes mayores a 2.0, 2.5, 3.0 y 3.5 M_L. La mejor clasificación de la MVS fue obtenida utilizando señales de tiempo de 5 segundos y terremotos de magnitud mayor a 3.0 M_L con exponente kernel de 10 y factor de complejidad de 2, mostrando precisión de 45.4 grados. Esta investigación es una mejora a trabajos previos relacionados con determinación del azimut de llegada de un terremoto a partir de datos de una única estación sismológica empleando técnicas de aprendizaje de máquinas.

INTRODUCCIÓN

Este estudio forma parte de una línea de investigación que propone el cálculo de los parámetros hipocentrales del sismo aplicando métodos de inteligencia artificial con el fin de desarrollar un sistema de alerta temprana para la ciudad de Bogotá. En caso de un evento sísmico destructivo en esta zona, todo el país se enfrentaría a muchos efectos sociales y económicos perjudiciales; por eso es importante un sistema de alerta temprana sísmica alrededor de Bogotá y la estimación del azimut de llegada del terremoto es uno de los parámetros principales de este sistema. Casi un tercio de la población de Colombia vive en la Sabana de Bogotá y sus alrededores, que es el principal centro económico del país, con cerca del 40% del producto interior bruto (Ojeda et al., 2002). La densidad de estaciones sismológicas alrededor de la ciudad no es lo suficientemente alta, esto hace que el tiempo requerido para la localización de eventos sísmicos sea mayor que el tiempo de viaje a las zonas donde se requiere la alerta temprana. Una solución alternativa a este problema es emplear los datos sismológicos de eventos anteriores registrados en una sola estación para estimar los parámetros hipocentrales del terremoto (Ochoa et al., 2014). Los algoritmos de cálculo automático en una única estación de banda ancha de tres componentes se han desarrollado principalmente para la detección de las ondas P y S, permitiendo la estimación de la localización de la fuente mediante las mediciones del acimut posterior y la velocidad aparente de la superficie (Magotra et al, 1987; Roberts et al., 1989; Saita & Nakamura, 2003), o la estimación del momento sísmico (Talandier et al., 1987; Reymond et al., 1991; Odaka et al., 2003; Horiuchi et al., 2005; Wu et al., 1998; Espinosa, 1995).

• Materias:Prevención de desastres Desastres Naturales Sismicidad Sismógrafo Terremotos
• Subjects:Disaster prevention Natural disasters Seismicity Seismographs Earthquakes
• Palabras claves:Alerta temprana de terremoto; Respuesta rápida; Azimuth de llegada; Evento sísmico; Bogotá - Colombia; Máquina de soporte vectorial (MSV); Sismología; Terremotos.
• Keywords:Earthquake early warning; Rapid response; Earthquake arrival azimuth; Seismic event; Bogota – Colombia; Support vector machine (SVM); Seismology; Earthquakes